【毕业设计】基于机器视觉的施工人员安全装备穿戴检测与识别 人工智能 深度学习 Python 目标检测

一、背景意义

   在现代工业和建筑施工环境中，确保工作人员的安全是至关重要的。安全帽和反光背心是保护工人免受伤害的重要装备，能够有效降低事故风险并提高可见性。然而，在实际作业中，工人可能因各种原因未能正确佩戴这些安全装备，这增加了安全隐患。因此，开发一种能够自动检测和识别安全装备佩戴情况的系统，具有重要的现实意义。

二、数据集

2.1数据采集

数据采集是构建安全装备穿戴检测数据集的第一步，主要包括以下几个方面：

• 确定数据来源：选择合适的图像来源，如公共图像数据库、现场拍摄的照片、社交媒体或监控视频，以确保样本的多样性和代表性。
• 收集图像：获取大量包含不同安全装备佩戴情况的图像，确保涵盖所有分类：安全帽、未佩戴安全帽、穿反光背心和未穿反光背心。
• 保证多样性：在采集过程中，注意不同环境（如工地、工厂、施工现场）、光照条件和拍摄角度的变化，以增强数据集的适用性。

数据清洗是确保数据质量的重要环节，主要步骤包括：

• 去除重复数据：检查数据集中是否存在重复或高度相似的图像，并去除这些冗余样本，以避免对模型训练造成干扰。
• 筛选质量不佳的图像：剔除模糊、曝光过度或不足、不符合分类标准的图像，确保剩余图像的清晰度和可用性。
• 分类整理：对收集到的图像进行初步整理，确保数据集中只包含预定义的类别，以便于后续的标注和处理。

2.2数据标注

数据标注是将清洗后的图像进行分类和标记的过程，主要步骤包括：

• 选择标注工具：使用专业的图像标注工具（如LabelImg、VGG Image Annotator等）对图像进行标注，方便用户对图像进行框选和分类。

• 标注类别：对每张图像进行标注，将其对应的状态标记为安全帽、未佩戴安全帽、穿反光背心或未穿反光背心。在标注过程中，绘制边界框以准确包围每个对象。

• 复核与修正：在标注完成后，进行数据审核，确保标注的准确性和一致性，必要时对标注结果进行修改和调整。

   在使用LabelImg标注安全装备穿戴检测数据集的过程中，标注者面临显著的复杂性和繁重的工作量。数据集包含四个主要分类：安全帽、未佩戴安全帽、穿反光背心和未穿反光背心。标注者需要仔细审视每张图像，准确判断每个个体的装备状态，特别是在同一图像中可能出现多个个体时，增加了识别的难度。在使用LabelImg工具绘制边界框时，要求极高的精确度，以确保每个对象都被准确标记。完成初步标注后，标注者还需进行复核，确保标注的一致性和准确性。这一系列细致而繁重的工作，为后续模型训练提供了高质量的数据基础。
  

包含430张图片，数据集中包含以下几种类别

• 安全帽：指佩戴安全帽的人员。
• 未佩戴安全帽：指未佩戴安全帽的人员。
• 未穿反光背心：指未穿反光背心的人员。
• 穿反光背心：指穿着反光背心的人员。

2.3数据预处理

数据预处理是为模型训练准备数据的关键步骤，主要包括以下内容：

• 图像格式转换：将收集到的图像转换为统一的格式（如JPEG或PNG），并调整为相同的尺寸，以便于模型输入。

• 数据增强：通过旋转、缩放、翻转、裁剪等方式对图像进行数据增强，以增加样本数量，提高模型的鲁棒性和泛化能力。

• 归一化处理：对图像像素值进行归一化处理，将其缩放到0到1之间，以加速模型训练过程，确保训练过程的稳定性。

• 划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以确保每个集的样本能够代表整体数据分布，便于后续模型训练和评估。

   在使用深度学习进行训练任务时，通常需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。这种划分是为了评估模型的性能并确保模型的泛化能力。数据集划分为训练集、验证集和测试集的比例。常见的比例为 70% 训练集、20% 验证集和 10% 测试集，也就是7:2:1。数据集已经按照标准比例进行划分。
  

标注格式:

• VOC格式 (XML)
• YOLO格式 (TXT)

yolo_dataset/
│
├── train/
│   ├── images/
│   │   ├── image1.jpg
│   │   ├── image2.jpg
│   │   ├── ...
│   │
│   └── labels/
│       ├── image1.txt
│       ├── image2.txt
│       ├── ...
│
└── test...
└── valid...

voc_dataset/
│
├── train/
│   ├───├
│   │   ├── image1.xml
│   │   ├── image2.xml
│   │   ├── ...
│   │
│   └───├
│       ├── image1.jpg
│       ├── image2.jpg
│       ├── ...
│
└── test...
└── valid...

三、模型训练

3.1理论技术

   在施工人员安全装备穿戴检测中，卷积神经网络（CNN）是一种非常适合的深度学习算法。CNN的设计专门针对图像数据，能够自动提取和识别图像中的特征，适合于识别施工人员所穿戴的安全装备，例如安全帽、护目镜和手套等。该算法通过多个卷积层进行特征学习，能够捕捉到图像中的基本形状、边缘和纹理，这对于准确识别安全装备至关重要。随后，池化层的引入有效降低了特征图的维度，减少了计算复杂度，同时保留了重要的特征信息，从而提高了模型的鲁棒性，确保其在不同环境和条件下也能稳定工作。

   在模型训练过程中，CNN利用交叉熵损失函数来评估分类性能，采用优化算法（如Adam或SGD）对网络权重进行更新，进而最小化训练误差。一旦模型训练完成，它能够在实时视频流中进行检测，自动识别施工人员是否正确佩戴了安全装备，并在发现不符合安全标准的情况时及时发出警报。这种实时监控能力不仅提高了施工现场的安全性，还为安全管理提供了强有力的技术支持，帮助管理人员更好地监督和维护施工安全，降低事故发生的风险。

3.2模型训练

   在安全装备穿戴检测系统的数据集划分和准备完成后，接下来的步骤包括环境配置、模型训练、模型评估、推理和结果可视化。首先，确保所有必要的工具和库已正确安装。创建一个虚拟环境来隔离项目依赖，并安装深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）以及YOLO相关的库。接着，编写数据集配置文件，以定义训练和验证数据的路径及类别信息，确保YOLO模型能够顺利加载数据。

# 创建并激活虚拟环境
python -m venv yolov5_env
source yolov5_env/bin/activate  # Linux/Mac
# yolov5_env\Scripts\activate  # Windows

# 安装必要的库
pip install torch torchvision
pip install opencv-python
pip install matplotlib
pip install pandas
pip install tqdm

# 创建数据集配置文件
echo "train: ./train/images" > data.yaml
echo "val: ./val/images" >> data.yaml
echo "nc: 4" >> data.yaml  # 类别数量
echo "names: ['安全帽', '未佩戴安全帽', '穿反光背心', '未穿反光背心']" >> data.yaml

   完成环境配置后，接下来进行模型训练。这一过程涉及调用YOLO的训练函数，指定数据集配置文件、输入图像的大小和其他超参数。模型将在数小时到数天内学习安全装备的特征。训练完成后，模型将保存以供后续推理使用。

import torch
from yolov5 import train

# 设置训练参数
train.run(
    data='data.yaml',  # 数据集配置文件路径
    imgsz=640,         # 输入图像大小
    batch=16,          # 每批次图像数量
    epochs=100,        # 训练轮数
    weights='yolov5s.pt',  # 预训练模型路径
    workers=4          # 数据加载线程数
)

# 训练完成后，输出模型保存路径
print("训练完成，模型保存于 runs/train/exp/weights/best.pt")

   模型训练完成后，需要对模型进行评估，以验证其在验证集上的表现。这一步骤可以通过计算平均精度（mAP）等指标来完成。通过对验证集进行推理，模型将生成预测结果，评估其识别安全装备的准确性和鲁棒性。

from yolov5 import val

# 设置评估参数
val.run(
    data='data.yaml',  # 数据集配置文件路径
    weights='runs/train/exp/weights/best.pt',  # 训练好的模型路径
    imgsz=640,         # 输入图像大小
    conf_thres=0.25,   # 置信度阈值
    iou_thres=0.45     # IOU阈值
)

# 输出评估结果
print("评估完成，查看结果在 runs/val/exp/")

   完成评估后，接下来进行模型推理，以检测新图像中的安全装备佩戴情况。使用训练好的YOLO模型对待检测图像进行推理，模型将返回检测结果，包括每个对象的边界框和分类。通过这一过程，可以实时评估安全装备的佩戴情况。

   最后，通过可视化检测结果，可以更直观地展示安全装备的识别情况。将检测结果绘制在图像上，并保存或展示，以便于后续分析和反馈。这一过程有助于评估系统的实际应用效果，确保其在真实场景中的有效性。

四、总结

   安全装备穿戴检测系统利用深度学习技术，旨在自动识别和监控工作场所的安全装备佩戴情况。数据集包含四个主要分类：安全帽（佩戴安全帽的人员）、未佩戴安全帽（未佩戴安全帽的人员）、穿反光背心（穿着反光背心的人员）和未穿反光背心（未穿反光背心的人员）。在项目实施中，首先进行数据集划分和准备，接着配置环境并安装必要的深度学习库。通过调用YOLO模型进行训练，系统能够高效学习各种安全装备的特征，并在验证集上进行评估以确保准确性。最终，利用训练好的模型进行实时推理，自动检测安全装备的佩戴情况，并通过可视化结果展示识别效果。该系统不仅提升了工作场所的安全管理效率，还为防止事故提供了有效保障，推动了智能安全管理的发展。